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与单测点模型相比,大坝多测点模型能估计各测点间的空间联系,通过一个模型反映大坝整体变形态势。针对传统线性多测点回归模型中因子众多,回归方程中自变量多重共线性的问题,提出利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)建立非线性大坝多测点位移模型。实例表明,基于ELM的大坝多测点变形预报模型可在保证建模精度的基础上有效提高建模运算效率。